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改进的RBFNN用于机器人三维表面测量系统曲面重构

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为克服三坐标测量机检测速度慢等缺点,提出机器人三维表面测量系统.针对该系统设计了一种基于径向基神经网络(RBFNN)的简洁快速曲面重构方法.该方法考虑到RBFNN选取的神经元函数为高斯函数,将机器人三维表面测量系统获得的点云数据投影到二维平面,然后将该二维平面平均分割,选取分割点为RBFNN神经元的中心,避免了模糊c一均值法选取中心需要迭代计算的缺点,并且重构的网络训练精度和测试精度均高于模糊c-均值法选取中心设计的网络精度.利用该测量系统获得的实际点云数据验证了曲面重构方法的有效性.

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来源
《2009全国博士生学术会议暨网络化控制系统新理论与新实践学术研讨会》|2009年|69-72|共4页
会议地点北京
作者
吴德烽; 李爱国; 马孜; 王文标; 徐慧朴;
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作者单位

北京理工大学;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类机器人;
关键词
机器人; 表面测量系统; 三维结构; 曲面重构; 径向基神经网络;

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